一种基于增量学习的设备故障诊断方法及装置

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一种基于增量学习的设备故障诊断方法及装置
申请号:CN202411974181
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119917898A
公开日期:2025-05-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于增量学习的设备故障诊断方法及装置。获取样本设备的相关数据,通过生成器和判别器对所述相关数据进行扩充,得到扩充数据;将所述扩充数据输入至待训练的特征提取模型进行特征提取模型训练,通过所述特征提取模型提取所述扩充数据的扩充特征数据;将所述扩充特征数据输入至到待训练的特征降维模型中进行特征降维模型训练,通过所述特征降维模型对所述特征降维模型进行数据降维;将数据降维后的所述扩充特征数据输入到待训练的分类器模型中进行分类器模型训练;通过所述特征提取模型、所述数据降维模型和所述分类器模型对待诊断设备进行设备故障诊断。本发明的方案能够实现更准确的设备故障诊断。
技术关键词
特征提取模型 分类器模型 设备故障诊断方法 数据 诊断设备 设备故障诊断装置 监测网络性能 量子态 计算机程序产品 多层网络结构 更新网络参数 处理器 分类器训练 重构策略 可读存储介质 梯度下降法
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